L’intelligenza artificiale apre un futuro luminoso per la banca, ma lo sviluppo responsabile è fondamentale

L’intelligenza artificiale è diventata onnipresente. La fame post-pandemica di maggiore efficienza, reattività e intelligenza ha alimentato una corsa competitiva tra i principali giocatori tecnologici del mondo. Solo negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale è cresciuta da una tecnologia emergente e di nicchia per casi d’uso altamente specializzati a qualcosa di facilmente accessibile tramite qualsiasi dispositivo connesso. In effetti, 33% di tutti gli investimenti di venture capital nei primi tre trimestri del 2024 sono andati a società legate all’intelligenza artificiale, un aumento significativo rispetto al 14% del 2020. Ciò si è tradotto in un’adozione rapida, quasi febbrile, di sistemi di intelligenza artificiale nelle funzioni aziendali di base e nelle applicazioni per i consumatori.

Nonostante la fretta dei dirigenti bancari di adottare l’intelligenza artificiale, la sua crescita nel settore sarà più misurata. L’intelligenza artificiale è previsto che aggiunga tra 200 e 340 miliardi di dollari di valore per le banche ogni anno, principalmente attraverso una produttività migliorata. Il 66% dei dirigenti bancari e finanziari crede che questi potenziali guadagni di produttività dall’intelligenza artificiale e dall’automazione siano così significativi che devono accettare i rischi per rimanere competitivi. Tuttavia, gli standard regolatori stringenti e le poste in gioco elevate che circondano i dati dei consumatori significano ancora che le banche devono approcciare l’intelligenza artificiale con attenzione, concentrandosi sulla sicurezza e sull’affidabilità.

L’integrazione della tecnologia di intelligenza artificiale sta gradualmente ridisegnando il settore bancario, promettendo miglioramenti nell’usabilità, nell’efficienza operativa e nella gestione dei costi – tutti aspetti cruciali per mantenere le banche competitive e centrate sul cliente in un’economia digitale in evoluzione.

L’intelligenza artificiale serve da catalizzatore per l’innovazione nel settore bancario semplificando i processi complessi di questo settore, migliorando l’efficienza, la precisione e la personalizzazione. Questo impatto è particolarmente evidente in aree come il servizio clienti, la rilevazione delle frodi e la valutazione del credito. I chatbot di intelligenza artificiale, ad esempio, sono ormai comuni – con il 72% delle banche che segnalano un miglioramento dell’esperienza del cliente a seguito della loro implementazione.

L’integrazione del natural language processing (NLP) è particolarmente preziosa, consentendo interazioni più intuitive con i clienti. Nei casi in cui un cliente potrebbe aver bisogno di supporto con le piattaforme online, l’intelligenza artificiale può rispondere in tempo reale, fornendo ai clienti istruzioni in un linguaggio semplice e chiaro. Ciò può migliorare l’esperienza utente, rendendo i servizi bancari altrimenti intimidatori più accessibili e facili da usare. Inoltre, analizzando i dati dei clienti e la storia delle transazioni, le piattaforme guidate dall’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più brave nell’offrire raccomandazioni personalizzate di prodotti. Ad esempio, se si è effettuata una transazione di investimento da una banca all’altra, si potrebbe vedere un’offerta di transazione senza commissioni da una di quelle banche sulla pagina delle transazioni. Questi tipi di offerte personalizzate possono aumentare la fedeltà dei clienti, ma sembra che il settore bancario abbia un gap da colmare, poiché il 74% dei clienti bancari afferma di volere esperienze più personalizzate. Le banche dovrebbero considerare questo come un segnale per adottare l’intelligenza artificiale per rafforzare la personalizzazione, soprattutto in un momento in cui le banche stanno perdendo il 20% dei loro clienti a causa di una cattiva esperienza del cliente.

I benefici dei sistemi di intelligenza artificiale vanno oltre i miglioramenti dell’ufficio frontale; rendono i processi back-office significativamente più efficienti. Le istituzioni finanziarie hanno sfruttato l’intelligenza artificiale per ridurre le revisioni manuali lunghe e mitigare i rischi. Ad esempio, la piattaforma Contract Intelligence (COiN) di JP Morgan può elaborare 12.000 contratti all’anno, risparmiando così 360.000 ore di revisioni ai team legali della società. Questa piattaforma è stata particolarmente utile per l’interpretazione delle domande di prestito.

L’intelligenza artificiale rafforza la mitigazione dei rischi e la rilevazione delle frodi

Oltre a migliorare le interazioni con i clienti e a rendere più efficienti le approvazioni dei contratti, la tecnologia di intelligenza artificiale rafforza anche le banche nella rilevazione delle frodi e nella gestione dei rischi. L’anno scorso, le frodi sono costate alle banche globali più di $442 miliardi in perdite previste, la maggior parte delle quali derivanti da pagamenti, assegni e frodi con carte di credito. La tecnologia di intelligenza artificiale ha notevolmente migliorato la rilevazione delle frodi riconoscendo modelli che potrebbero indicare attività fraudolente. Questi strumenti possono anche monitorare le transazioni in tempo reale e segnalare anomalie molto più velocemente dei metodi tradizionali. Ad esempio, gli strumenti di underwriting guidati dall’intelligenza artificiale aiutano le banche a valutare il rischio nei servizi di merchant analizzando la storia delle transazioni e identificando potenziali segnali di allarme, migliorando l’efficienza e la sicurezza nel processo di approvazione.

Sebbene l’intelligenza artificiale abbia fatto notevoli passi avanti nella prevenzione delle frodi, non è senza complessità. L’aumento degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, in grado di creare video e immagini deepfake, aggiunge nuovi strati di rischio. Possono essere sfruttati per il furto d’identità e altri truffe sofisticate – come il caso del dipendente di finanza che è stato ingannato per pagare 25 milioni di dollari ai truffatori che utilizzavano deepfake per fingersi il suo direttore finanziario.

Mentre i sistemi di rilevamento delle frodi guidati dall’intelligenza artificiale migliorano, i framework che ne regolano l’uso devono anche evolversi. In modo incoraggiante, le istituzioni finanziarie stanno collaborando sempre più con i regolatori per assicurarsi che questi sistemi di intelligenza artificiale siano progettati e distribuiti in modo responsabile, con un forte focus sulla protezione dei clienti.

Gestione delle sfide etiche e regolamentari

Nonostante i suoi numerosi benefici, l’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore bancario si accompagna a sostanziali ostacoli etici e regolamentari. Data la pesante normativa nel settore bancario, le istituzioni finanziarie affrontano standard di conformità rigorosi, che variano spesso da regione a regione. L’Unione Europea, ad esempio, è pronta ad attuare il suo Atto sull’intelligenza artificiale, che include multe fino al 7% del fatturato annuo per un’azienda trovata non conforme. Allo stesso modo, negli Stati Uniti, la vigilanza regolamentare da parte di organismi come la Federal Reserve e il Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) significa che le banche devono navigare regole sulla privacy complesse quando distribuiscono modelli di intelligenza artificiale.

Un’importante preoccupazione regolamentare per l’intelligenza artificiale è il rischio di pregiudizio nei grandi modelli linguistici, che può avere conseguenze inintenzionali con la valutazione del credito o le decisioni di approvazione dei prestiti. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale addestrato su dati pregiudizievoli o difettosi potrebbe rifiutare in modo sproporzionato le domande di prestito da parte di determinati gruppi demografici, esponendo le banche a rischi di reputazione, azioni legali, azioni regolamentari o una combinazione di questi.

Per affrontare questi problemi, le banche stanno investendo in framework di “intelligenza artificiale spiegabile” che consentono una maggiore trasparenza nelle decisioni guidate dall’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale spiegabile fornisce informazioni su come i modelli di intelligenza artificiale fanno previsioni, aiutando le banche a dimostrare responsabilità ai regolatori e ai clienti. È anche fondamentale che le banche mantengano strategie “human-in-the-loop” per annullare le decisioni prese dall’intelligenza artificiale, in particolare se ritengono che le decisioni dell’intelligenza artificiale potrebbero portare a azioni disciplinari.

Inoltre, garantire la sicurezza dei dati e la privacy dei clienti nelle applicazioni di intelligenza artificiale è cruciale poiché le banche gestiscono grandi quantità di informazioni sensibili. I sistemi guidati dall’intelligenza artificiale devono incorporare crittografia avanzata e anonimizzazione dei dati per salvaguardarsi contro le violazioni. Il costo medio di una violazione dei dati nel settore finanziario è di $4,45 milioni per incidente – un costo che l’intelligenza artificiale potrebbe potenzialmente mitigare, a condizione che venga implementata con altre misure di sicurezza robuste.

La necessità di uno sviluppo di intelligenza artificiale responsabile

Ogni poche settimane, un nuovo sviluppo nella tecnologia di intelligenza artificiale sembra fare notizia, sollevando la questione importante: sono questi progressi fondati sulla responsabilità o sono guidati esclusivamente da incentivi finanziari? Un approccio responsabile allo sviluppo di intelligenza artificiale è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale, specialmente per le banche. Ciò include un monitoraggio continuo, test e aggiustamenti dei modelli di intelligenza artificiale per assicurarsi che funzionino come previsto. Una strategia di intelligenza artificiale completa include una rigorosa convalida del modello, protocolli di rilevamento dei pregiudizi, audit regolari e, soprattutto, la pulizia dei dati. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero essere progettati per aumentare la supervisione umana piuttosto che sostituirla, specialmente nelle decisioni complesse. Questo approccio garantisce che l’intelligenza artificiale serva come strumento di potenziamento, consentendo ai dipendenti bancari di concentrarsi su compiti che richiedono pensiero critico, empatia e interazione con i clienti.

Creare un percorso equilibrato in avanti

Il potenziale dell’intelligenza artificiale per rivoluzionare il settore bancario è innegabile, ma il percorso in avanti richiede una attenta considerazione delle esigenze tecnologiche ed etiche. Le banche sono in una posizione unica per guidare l’adozione responsabile dell’intelligenza artificiale, stabilendo gli standard per altre industrie su come integrare l’innovazione con la responsabilità. Concentrandosi su modelli di intelligenza artificiale trasparenti, conformi e centrati sul cliente, le istituzioni finanziarie possono trasformare l’esperienza bancaria, offrendo servizi più efficienti senza compromettere la fiducia o l’aderenza regolamentare.

Guardando avanti, l’adozione di successo dell’intelligenza artificiale nel settore bancario dipenderà dalla collaborazione in tutto il settore. Le banche, i regolatori e i fornitori di tecnologia devono lavorare insieme per stabilire le migliori pratiche, condividere informazioni e adattarsi a un panorama in rapida evoluzione. Mentre le banche navigano le complessità dell’intelligenza artificiale, coloro che saranno in grado di sfruttare il suo potenziale gestendo i rischi emergeranno senza dubbio come leader nel futuro della finanza.